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R相關矩陣可視化怎么實現(xiàn)

發(fā)布時間:2022-01-12 17:12:40 來源:億速云 閱讀:144 作者:iii 欄目:大數(shù)據(jù)

本文小編為大家詳細介紹“R相關矩陣可視化怎么實現(xiàn)”,內(nèi)容詳細,步驟清晰,細節(jié)處理妥當,希望這篇“R相關矩陣可視化怎么實現(xiàn)”文章能幫助大家解決疑惑,下面跟著小編的思路慢慢深入,一起來學習新知識吧。

相關關系是一種非確定性的關系,相關系數(shù)是研究變量之間線性相關程度的量。

相關系數(shù)的求解公式如圖所示:

R相關矩陣可視化怎么實現(xiàn)

如果有兩個變量:X、Y,最終計算出的相關系數(shù)的含義可以有如下理解:

(1)當相關系數(shù)為0時,X和Y兩變量無關系。

(2)當X的值增大(減?。?,Y值增大(減?。?,兩個變量為正相關,相關系數(shù)在0.00與1.00之間。

(3)當X的值增大(減小),Y值減?。ㄔ龃螅瑑蓚€變量為負相關,相關系數(shù)在-1.00與0.00之間。

相關系數(shù)的絕對值越大,相關性越強,相關系數(shù)越接近于1或-1,相關度越強,相關系數(shù)越接近于0,相關度越弱。

通常情況下通過以下取值范圍判斷變量的相關強度:

0.8-1.0極強相關

0.6-0.8強相關

0.4-0.6中等程度相關

0.2-0.4弱相關

0.0-0.2極弱相關或無相關


我們選取的變量如下圖所示:

R相關矩陣可視化怎么實現(xiàn)

利用R軟件做相關矩陣的可視化

R相關矩陣可視化怎么實現(xiàn)

其顏色越深,表明相關程度越大,相關性越強,以x1、x4為例,給出其相關系數(shù)為0.99,相關關系極強。


dvdf

#R程序

install.packages("ggcorrplot")

library(ggcorrplot)

#計算相關矩陣(cor()計算結(jié)果不提供p-value)

data<-read.csv("C:/Users/27342/Desktop/a.csv")

corr <-round(cor(data), 3)

head(corr[, 1:13])

#用ggcorrplot包提供的函數(shù)cor_pmat()

p.mat <-cor_pmat(data)

head(p.mat[, 1:13])

ggcorrplot(corr)#method默認為square

ggcorrplot(corr, method = "circle")#方法為circle

ggcorrplot(corr, hc.order = TRUE, outline.color = "white")#重排矩陣,使用分等級聚類

ggcorrplot(corr, hc.order = TRUE, type = "lower", outline.color = "white")#下三角形

ggcorrplot(corr, hc.order = TRUE, type = "upper", outline.color = "white")#上三角形

#更改顏色以及主題

ggcorrplot(corr, hc.order = TRUE, type = "lower", outline.color = "white",

ggtheme = ggplot2::theme_gray, colors = c("#6D9EC1", "white", "#E46726"))

#添加相關系數(shù)

ggcorrplot(corr, hc.order = TRUE, type = "lower", lab = TRUE)

讀到這里,這篇“R相關矩陣可視化怎么實現(xiàn)”文章已經(jīng)介紹完畢,想要掌握這篇文章的知識點還需要大家自己動手實踐使用過才能領會,如果想了解更多相關內(nèi)容的文章,歡迎關注億速云行業(yè)資訊頻道。

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